画像の色とトーンを向上させるカスタムモデルを作りたい
Image-Adaptive-3DLUTは3D Look Up Tableを学習して、画像の強化をおこなえるモデルです。
事前トレーニング済みモデルはFiveKというレタッチデータセットで学習されていますが、カスタム・データでトレーニングすることもできます。
トレーニング手順
データの用意
データは次の形式で用意します。
480px四方にリサイズしました。
# input
data/my_dataset/input/JPG/480p
# truth
data/my_dataset/expertC/JPG/480p
セットアップ
pip install torch==0.4.1.post2 torchvision===0.2.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
cd trilinear_c
sh make.sh
トレーニング
train.sh
# For pair dataset
python3 image_adaptive_lut_train_paired.py --dataset_name "my_dataset"
# For unpair dataset
python3 image_adaptive_lut_train_unpaired.py --dataset_name "my_dataset"
1エポックごとにウェイトが保存されます。
image_adaptive_lut_train_unpaired.py内のVisualizeImageをコメントアウトすると、生成結果が保存されます。
🐣
フリーランスエンジニアです。
お仕事のご相談こちらまで
rockyshikoku@gmail.com
Core MLやARKitを使ったアプリを作っています。
機械学習/AR関連の情報を発信しています。